I.13Симуляция, моделирование и открытие нового

ThinkingCap-Qwen3.6-27B — мультимодальная модель Bottlecap AI, полученная дообучением Qwen/Qwen3.6-27B. Она предназначена для диалогов и задач рассуждения с изображениями и текстом, включая вопросы с вариантами ответа, математику, программирование и агентные сценарии. Разработчики сообщают, что модель в среднем использует примерно на 50% меньше токенов рассуждения, чем базовая Qwen3.6-27B, при сохранении качества ответов; в лучших случаях экономия превышает 90%. В тестах также отмечено меньшее число незавершённых ответов из-за ограничения генерации, а показатели отказа на вредоносные запросы статистически не отличались от базовой модели. Модель загружается через Transformers как AutoModelForImageTextToText и AutoProcessor; репозиторий содержит веса safetensors и использует архитектуру Qwen с поддержкой изображений. В README приведены оценки на наборах для рассуждения, вопросов по знаниям, повседневного диалога, безопасности, математики, кода и агентных задач. Указанная лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от задачи и настроек генерации; README отмечает вариативность качества рассуждений при рекомендуемой температуре Qwen и возможное загрязнение обучающих данных в тестах безопасности.

ThinkingCap-Qwen3.6-27B-FP8 — мультимодальная языковая модель BottleCap AI, представляющая собой FP8-квантизированную версию ThinkingCap-Qwen3.6-27B. Базовая модель Qwen3.6-27B разработана командой Qwen, а ThinkingCap получена её дообучением с сохранением качества и стиля ответов при примерно на 50% меньшем среднем числе токенов рассуждений. Модель предназначена для текстовых задач, требующих рассуждений, а также для работы с визуальными данными, включая сценарии, оцениваемые на MMLU-Pro и RealWorldQA. Вес модели квантизирован в формате native block-wise FP8 E4M3 с блоками масштабирования 128×128 и динамической поканальной квантизацией активаций; отдельные компоненты, включая lm_head, MTP-голову, vision tower и входные вентили Gated-DeltaNet, сохранены в bf16. Размер в формате FP8 составляет около 29 ГБ против примерно 55 ГБ для bf16. MTP-голова поддерживает самоспекулятивное декодирование без отдельной draft-модели, а vLLM и SGLang умеют загружать модель нативно. Максимальный контекст, точный набор языков и полный перечень поддерживаемых модальностей в карточке не указаны. К сильным сторонам относятся снижение потребления памяти, близкое к исходному качество, сокращение длины рассуждений и существенное ускорение генерации; по заявленным внутренним тестам, сочетание дообучения, FP8 и MTP обеспечивало многократное ускорение на задачах MMLU-Pro и RealWorldQA. Ограничения включают зависимость производительности от оборудования и серверного движка, а приведённые результаты получены на внутреннем стенде BottleCap AI и не охватывают все сценарии применения. Лицензия — Apache-2.0, однако для доступа к модели требуется заполнить форму запроса.

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF — это версия модели DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B в формате GGUF, подготовленная пользователем brittlewis12. Исходную модель разработала DeepSeek AI: она создана дистилляцией цепочек рассуждений DeepSeek-R1-0528 и дообучением базовой Qwen3 8B. Модель предназначена для генерации текста и решения задач, требующих рассуждений, включая математические задачи, программирование, академические исследования и разработку компактных reasoning-моделей. Архитектура модели идентична Qwen3-8B, а конфигурация токенизатора унаследована от DeepSeek-R1-0528. Размер — 8 миллиардов параметров; указанная модальность — текст, основной язык в карточке — английский. Модель распространяется в GGUF — формате, ориентированном на локальный запуск через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Размер контекста в README не указан. Для работы поддерживаются системные промпты; добавлять маркер <think> в начало ответа не требуется. Сильная сторона модели — качество рассуждений при относительно небольшом размере: в приведённых оценках она получила 86,0 на AIME 2024, 76,3 на AIME 2025 и сопоставлялась с более крупными моделями. При этом результаты зависят от сценария: на GPQA Diamond модель показала 61,1, а на LiveCodeBench — 60,5, поэтому приведённые показатели не гарантируют одинакового качества на всех задачах. В README не указаны конкретный уровень GGUF-квантизации, требования к памяти, максимальный контекст и подробные ограничения безопасности. Лицензия — MIT.

arcee-ai/DeepSeek-R1-bf16 — конверсия весов DeepSeek-R1 из исходного FP8 в BF16. DeepSeek-R1 разработана DeepSeek на базе DeepSeek-V3-Base; она использует обучение с подкреплением и этапы дообучения с учителем для развития навыков рассуждения. В репозитории указаны архитектура DeepSeek V3, 37,6 млрд параметров и контекст длиной до 163 840 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, решения математических задач, программирования и многошаговых рассуждений. Карточка описывает саму DeepSeek-R1 как разреженную MoE-модель с 671 млрд параметров и 37 млрд активируемых параметров, однако метаданные этого репозитория классифицируют архитектуру как плотную и указывают 37,6 млрд параметров; характеристики оригинала не следует переносить на эту конверсию без оговорки. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. В README не приведены сведения о лицензии и отдельных ограничениях для этой конверсии. Для запуска потребуется совместимая среда инференса с поддержкой BF16; пригодность модели зависит от доступной памяти и оборудования.

TeichAI обучила эту плотную языковую модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров на примерах ответов Claude Opus 3 из набора NoSlop4U/opus-3-1000x. Модель основана на unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507 и предназначена для генерации текста в диалоговом и инструкционном формате. В карточке указаны сценарии применения: программирование, создание агентов и глубокое исследование. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и интерфейс вызова инструментов; опубликована в формате safetensors. Обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL. Лицензия в предоставленных сведениях не указана. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; результаты могут отличаться от ответов Claude Opus 3, на которых основаны обучающие данные.

TeichAI разработала эту плотную языковую модель с 3,7 млрд параметров на основе unsloth/Qwen3-4B-Thinking-2507. Модель дообучена на наборе TeichAI/gemini-3-pro-preview-high-reasoning-250x, составленном из примеров Gemini 3 Pro Preview с высоким уровнем рассуждений, и предназначена для генерации текста в диалогах и решения сложных задач. Указанные сценарии применения — программирование и наука. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 262 144 токенов и предоставляет интерфейсы для чата и вызова инструментов. В репозитории указаны веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или сравнительных результатов, поэтому возможности модели в конкретных задачах требуют проверки.

Qwen3.6-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking-NEO-CODE-Di-IMatrix-MAX-GGUF — GGUF-квантованная модель, разработанная DavidAU. Она расширена из Qwen3.6 27B до 40 млрд параметров и представляет собой плотную архитектуру без MoE с 96 слоями и 1275 тензорами. Обучение и дообучение выполнялись с использованием Unsloth, наборов данных TeichAI/claude-4.5-opus-high-reasoning-250x и DavidAU/PkDick-Deckard-5-Datasets, а также методов Heretic и NEO-CODE-Di-IMatrix. Модель предназначена для универсального применения: рассуждений, программирования, математики, творческого и художественного письма, генерации сюжетов и сцен, ролевых сценариев и работы с длинными диалогами. Заявлена поддержка контекста до 256K токенов, переменной длины рассуждений и текстовых сценариев на английском и китайском языках. Также заявлена работа с изображениями, но для этого требуется отдельный файл mmproj, размещённый рядом с GGUF-моделью. К сильным сторонам относятся большой контекст, развитые рассуждения, ориентация на код и универсальные задачи, а также оптимизированные NEO-CODE-Di-IMatrix-MAX-квантизации, для которых приведены показатели близости к полной точности BF16. Модель намеренно uncensored и unfiltered, поэтому может генерировать небезопасный или откровенный контент и требует самостоятельного контроля применения. Указанные характеристики производительности основаны на данных автора и приведённых в README тестах; независимая проверка не представлена. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Для запуска необходим совместимый GGUF-движок, а выбор квантизации влияет на требования к памяти и качество работы.

Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-BF16 — мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5, выпущенная d0xin как производная от дообученной UkisAI модели Swift 1.5. К ней применена ранговая абляция направления в residual stream, предназначенная для снижения частоты отказов при сохранении возможностей исходной модели. Модель принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, агентных сценариев и вызова инструментов. В README указаны контекст 262 144 токена и формат BF16; веса занимают около 52 ГБ и распределены по 18 файлам Safetensors. Заявлена поддержка мультимодальной архитектуры и сохранение vision tower. Автор отмечает, что проверка поведения, сохранения возможностей и производительности этой производной модели ещё продолжается; результаты бенчмарков не опубликованы. Снижение отказов может приводить к генерации небезопасного, оскорбительного или неточного контента. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия на странице модели.

Deepthink-Reasoning-14B — текстовая языковая модель, разработанная PrithivMLmods и дообученная на Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Это плотная авторегрессионная архитектура Qwen2 с 14 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; модель загружается через Transformers, веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для пошагового решения математических и логических задач, написания и отладки кода, объяснений, творческих текстов, чат-ботов и формирования структурированных ответов, включая JSON. В карточке заявлена поддержка более 29 языков и длинных текстов; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, поэтому заявленные в README 128K токенов не подтверждаются данными конфигурации. Модель дообучена на Math-Solve, NuminaMath-CoT и наборах QwQ-LongCoT. Модель может ошибаться или выдумывать сведения, особенно при неоднозначных запросах; качество зависит от формулировки запроса, а на длинном контексте может снижаться. Большой размер требует значительных вычислительных ресурсов. Лицензия — Apache-2.0.

J.A.R.V.I.S. Titan M4 Activated — текстовая генеративная модель семейства Jarvis Titan MoE от dhanesh-hf. Она дообучена на базе dhanesh-hf/Jarvis-Titan-V15-MoE-Decoupled и предназначена для диалогов, рассуждений, математических задач, программирования и взаимодействия с инструментами. В карточке заявлены архитектура MoE, механизм M4 Tri-Brid Neural Memory, внимание CSA3 и многотокенное предсказание; метаданные указывают 7,1 млрд параметров, контекст 32 768 токенов и поддержку Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка заявляет поддержку английского языка и описывает сценарии длинного контекста, однако приведённые в README характеристики 14,8 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов расходятся с метаданными, поэтому здесь указаны значения метаданных. Лицензия обозначена как other; конкретные условия использования в предоставленных данных не раскрыты.

Kanana-2-30B-A3B-Thinking — языковая модель Kakao Corporation из семейства Kanana-2, предназначенная для генерации текста с пошаговым рассуждением. Это дообученная версия Kanana-2-30B-A3B-Base на архитектуре DeepSeek V3 с механизмами MLA и Mixture of Experts: всего 30 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; для запуска README рекомендует Transformers версии 4.51.0 или новее. Модель рассчитана на сложные инструкции, логические задачи, длительные диалоги и агентные сценарии с вызовом инструментов. Она поддерживает корейский, английский, японский, китайский, тайский и вьетнамский языки, а её штатная длина контекста составляет 32 768 токенов. README описывает настройку YaRN для контекстов до 128 тысяч токенов, но предупреждает, что масштабирование может ухудшить качество на коротких текстах. Лицензия указана как Other, поэтому условия использования следует уточнять в карточке модели. README сообщает, что пользовательские данные Kakao не использовались при предварительном обучении и дообучении. Модель ориентирована на генерацию текста; изображения и аудио в качестве входа не заявлены.

Ling-3.0-flash-VL-int4 — мультимодальная модель семейства Ling-3.0, разработанная командой inclusionAI. Она предназначена для анализа изображений и видео, визуального понимания документов, графиков, сложных макетов и интерфейсов, а также для задач, где требуются рассуждение, планирование, проверка информации и выполнение действий на основе визуальных данных. Модель содержит 124 млрд параметров, из которых для каждого токена активируется 5,5 млрд, и поддерживает контекст до 256K токенов. Архитектура включает визуальный ViT-энкодер, двухслойный MLP-проектор, VideoRoPE для учёта пространственных и временных позиций, а также 42-слойный гибридный backbone с чередованием слоёв KDA и Gated MLA в соотношении 5:1. Используется разреженная MoE-архитектура, ориентированная на эффективность инференса при большой общей ёмкости модели. Поддерживаются текстовые, графические и видеовходы; режим рассуждений включён по умолчанию. Сильные стороны модели — объединение визуального восприятия с многошаговым рассуждением и агентными сценариями, поддержка длинного контекста, анализа длительных видео, локализации событий, вопросов по видео и взаимодействия с программными и веб-интерфейсами. В README не указаны поддерживаемые языки и подробные ограничения качества, поэтому языковое покрытие и надёжность в отдельных прикладных областях требуют дополнительной проверки. Модель распространяется по лицензии MIT.

LumenX1-Sept26-Release — текстовая авторегрессионная модель семейства Lumen Dense, опубликованная dusersad12 на Hugging Face. Она предназначена для диалогов и генерации ответов, особенно для сложных задач на рассуждение, математику, программирование и общую логику. В карточке заявлены улучшенные рассуждения, снижение числа галлюцинаций и поддержка вызова функций; для ответа на вопрос AIME 2026 указано в среднем 31 тыс. токенов рассуждения. Модель использует архитектуру LumenDenseForCausalLM и распространяется в формате PyTorch для Transformers. Репозиторий выпущен под лицензией MIT. Карточка не сообщает размер модели, длину контекста и поддерживаемые естественные языки. Заявления о качестве приведены в README, но детали бенчмарков описаны частично.

richardyoung/mythos-9b-merged-heretic — модель для генерации текста и диалогов, созданная Richard Young на основе Qwen3-9B. Это декензурированная версия Mythos-9B, полученная с помощью Heretic v1.4.0; исходная Mythos-9B дообучалась на 47 824 примерах с трассами использования инструментов, командами оболочки, генерацией кода и многошаговыми рассуждениями. Модель поддерживает режим thinking и рассчитана на агентные сценарии с вызовом инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Контекст модели составляет 40 960 токенов, размер — 7,6 млрд параметров; в карточке указан английский язык. В сравнении с исходной Mythos-9B автор приводит 7 отказов из 100 проверок против 79 из 100 у исходной модели, а также низкую KL-дивергенцию 0,0211. Эти результаты описывают приведённые автором проверки и не гарантируют качество в других задачах. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Swift-Qwen3.8-27b-BF16-AMD — полноразмерная BF16-версия модели UkisAI Swift, производной от Qwen/Qwen3.8-27B. Это плотная мультимодальная модель с архитектурой Qwen3.5 и классом Qwen3_5ForConditionalGeneration; опубликована в формате safetensors для Transformers и предназначена для AMD/ROCm и рабочих процессов AMD Quark. Веса включают компонент обработки изображений и видео и MTP-голову. Модель ориентирована на диалоги и многошаговые рассуждения, включая программирование, решение математических задач, ответы на вопросы и генерацию структурированного JSON. Метод дообучения нацелен на сокращение избыточных рассуждений: в тестах UkisAI модель использовала на 58,3% меньше токенов мышления при потере качества менее 1% и ускорении до 1,95 раза на ряде задач. Эти результаты относятся к описанным в карточке испытаниям и не гарантируют аналогичных показателей в каждом сценарии. Модель принимает текст и изображения, а также поддерживает визуальные возможности базовой модели для анализа видео; выдаёт текст. Указанная в README длина контекста для приведённых тестов — 262 144 токена. Лицензия обозначена как other; карточка сообщает, что доступ к API бесплатен для исследований, но не задаёт полных условий лицензии весов. Для использования на AMD требуется совместимая среда ROCm; AMD/ROCm-развёртывание и его производительность на момент описания не проверены, а приведённые результаты получены не на оборудовании AMD.

Atlas-Flash — дообученная языковая модель семейства Atlas от aayanmishra-ml, созданная на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Это плотная авторегрессионная модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; она предназначена для генерации текста и диалога, программирования, математических и других STEM-задач. В карточке заявлены генерация и объяснение кода, отладка, решение задач с рассуждениями, многоходовые беседы и помощь в обучении. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. В карточке заявлена поддержка английского, китайского, русского и других языков. Для обучения указаны наборы BAAI/TACO, codeparrot/apps и GammaCorpus-v1-70k-UNFILTERED, а также синтетические данные. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, модель использует Transformers и распространяется по лицензии MIT. Карточка предупреждает о возможных смещениях, ошибках в узкоспециализированных областях и зависимости качества ответов от формулировки запроса; заявленный контекст ограничен 131 072 токенами.

IFM/K2-Horizon-0.9B — компактная плотная авторегрессионная языковая модель семейства K2-Horizon, разработанная IFM. Модель содержит около 924,5 млн параметров и предназначена для диалоговой генерации текста и рассуждений; её оценивали на задачах математики, программирования, естественных наук и использования инструментов. В README описано обучение с дистилляцией от нескольких специализированных моделей-учителей, а также расширение контекста с помощью YaRN RoPE scaling. README указывает контекст до 131 072 токенов, тогда как метаданные каталога сообщают native context 8 192 токена; для развёртывания длинного контекста нужны соответствующие настройки RoPE. Модель ориентирована на английский и китайский языки. Веса доступны в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает возможность использования для инференса, оценки и последующего дообучения; для работы с инструментами требуется совместимая серверная конфигурация.

Marlowe-22B R1.5 — модель генерации текста с рассуждениями, созданная devvexus на основе Qwen3.8-27B. Разработчик удалил 12 линейно-аттенционных слоёв из исходной 27,32-миллиардной модели и восстановил часть потерь знаний дистилляцией и целевым дообучением. В репозитории опубликован GGUF-файл с квантизацией Q4_K_M; адаптер LoRA объединён с весами. Модель содержит 22,30 млрд параметров и 52 слоя, включая 36 слоёв DeltaNet и 16 слоёв полного внимания. Модель предназначена для диалогов и генерации текста с рассуждениями, в том числе инженерных и научно-технических задач. По описанию разработчика, сокращённая модель сохраняет 94,8% проверенных фактов родительской модели и рассчитана на запуск целиком на потребительском GPU с 16 ГБ памяти при Q4_K_M. Для запуска приведена конфигурация llama.cpp с контекстом 32 768 токенов и квантованием KV-кэша. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache-2.0. Модель сохраняет часть возможностей Qwen3.8-27B, но её зрительная башня удалена, поэтому этот вариант предназначен для работы с текстом, а не с изображениями или видео. Разработчик отмечает сохраняющийся разрыв с исходной моделью в физике, статистике, информатике и вычислениях с вращениями и тригонометрией.

Qwen3-53B-A3B-2507-THINKING-TOTAL-RECALL-v2-MASTER-CODER — модель Дэвида А. Ю (DavidAU), созданная на базе Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 с Brainstorm 40X и дополнительными изменениями конфигурации экспертов. Это причинная языковая модель с архитектурой Qwen3 MoE: в README указаны 53 млрд параметров, 84 слоя и 10 активируемых экспертов по умолчанию; метаданные указывают 4,3 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования и задач рассуждения, включая работу с длинными проектами и контекстом до 262 144 токенов. README отмечает, что для сложных задач можно увеличить число активных экспертов, а для широкого охвата вариантов решения — запускать несколько генераций. Модель работает с текстом и ориентирована на английский, французский, китайский и немецкий языки согласно метаданным; README также заявляет поддержку основных и многих менее распространённых языков программирования. Доступны веса safetensors для использования через Transformers и преобразования в другие форматы. Лицензия — Apache-2.0. Конкретные настройки генерации влияют на результаты; рекомендации автора включают контекст от 8–16 тысяч токенов для рассуждения и вывода.

Ratanak/Qwen3.8-27B-OBLITERATED — текстовая генеративная модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, разработанная в сообществе Ratanak и ориентированная на сценарии, где требуется минимальное количество отказов и защитных рассуждений. Модель предназначена для генерации текста и кода, исследовательских задач в области AI safety и red teaming, а также агентных сценариев, включая автоматизацию программирования и тестирование безопасности. Модель имеет архитектуру Qwen3, размер 27 млрд параметров и доступна в форматах GGUF, Safetensors и MLX. Поддерживает режимы с рассуждением и без него; рекомендуемый режим — без рассуждения. В README не указаны точный размер контекста и перечень поддерживаемых языков. Для генерации рекомендуются температура 0, repetition penalty 1.15 и не менее 2048 новых токенов; для агентных сценариев допустимы температура 0,1–0,3 и более короткие ответы. К сильным сторонам относятся сохранение большей части возможностей исходной модели, генерация рабочего кода и сниженное количество жёстких отказов и формальных защитных отступлений. По приведённым данным, показатель MMLU версии V3 составляет 82,3%, что на 2,1 процентного пункта ниже базовой модели. Ограничения включают возможное зацикливание без repetition penalty, снижение качества при высокой температуре и потенциальные риски использования модели для вредоносных или небезопасных запросов. Указана лицензия Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF — это квантованная версия Qwen3.8-27B, выпущенная HauhauCS в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, агентских сценариев, а также анализа изображений и видео при использовании отдельного vision-проектора. Вариант Aggressive настроен на прямые ответы, минимальное вступление и отсутствие стандартного поведения отказа. Модель представляет собой плотную causal language model на 27 млрд параметров с vision encoder, 64 слоями, размером скрытого состояния 5120, размером FFN 17408 и словарём на 248 320 токенов. Архитектура включает 48 слоёв Gated DeltaNet и 16 слоёв gated attention. Поддерживаются языки English, Chinese и другие языки, заявленные как multilingual. Нативный контекст составляет 262 144 токена и может быть расширен до 1 000 000 токенов. Встроенный NextN/MTP сохранён, а FastMTP добавляет отдельный профиль ускорения для контекста 32K и заявленное ускорение генерации. Сильные стороны модели — широкий контекст, текстовые и мультимодальные возможности, несколько вариантов квантования с разным соотношением качества и размера, а также ускорение speculative decoding через MTP. Ограничения включают отсутствие защитного поведения и отказов в Aggressive-режиме, что может быть нежелательно для надёжных агентских и критически важных сценариев; для них автор рекомендует Balanced-вариант, если он доступен. Для обработки изображений и видео требуется отдельный BF16 vision projector. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8 4B Distilled — созданная сообществом модель генерации текста от Ma7ee7, полученная дообучением Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 на примерах ответов и рассуждений, сгенерированных моделью qwen3.8-max-preview. Это плотная decoder-only языковая модель архитектуры Qwen3 примерно с 3,7 млрд параметров; она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает чатовый формат и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для математических и логических задач, программирования, научных вопросов, следования инструкциям, длинных ответов и локальных разговорных ассистентов. Обучающая смесь преимущественно англоязычная; дистилляция переносит некоторые поведенческие шаблоны учителя, но модель не наследует его архитектуру или полный набор возможностей. Доступна по лицензии Apache-2.0. Это компактная модель для экспериментов и практических задач рассуждения, но её ответы могут содержать фактические, математические и программные ошибки, а видимые цепочки рассуждений не гарантируют правильность. Примеры использования инструментов составляют небольшую часть обучения, поэтому результаты в важных сценариях следует проверять.

Whittle-Qwen-3.8-35B-A3B — экспериментальная языковая модель с архитектурой Qwen3.8-Flash-Next (qwen4_exp), разработанная автором проекта Whittle. Это MoE-модель с 35,1 млрд параметров, включая 10 млрд параметров хешированной n-граммной памяти; на каждом токене активны примерно 3 млрд параметров. Модель получена дистилляцией Qwen3.8-27B на обучающих примерах с математическими задачами, кодом, диалогами, строгим JSON и эпизодами работы агента. По данным метаданных, базовая модель — logic65/Whittle-Next-27B-A3B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, написания кода, математических рассуждений и сценариев с инструментами. Она поддерживает контекст до 262 144 токенов; автор сообщает о запуске через стандартный llama.cpp, а файлы репозитория представлены в safetensors. Английский и китайский указаны среди языков карточки; метаданные также характеризуют модель как многоязычную. Это исследовательский предварительный выпуск: дистилляция охватывает ответы учителя, помещавшиеся в окно обучения 4k токенов, длинные примеры пока не использовались, а этап дистилляции на собственных ответах модели ещё не начат. Автор предупреждает, что модель не следует напрямую сравнивать с Qwen3.8 на равных условиях. Лицензия — Apache-2.0.

Xiaolong-Qwen3-14B — 14-миллиардная плотная языковая модель семейства Qwen3, созданная nbeerbower дообучением Qwen3-14B-abliterated-TIES методом ORPO с использованием QLoRA. Модель ориентирована на диалог и рассуждения; в обучающую выборку вошли примеры по общему, физическому и математическому рассуждению, программированию, а также художественные тексты. Интерфейс модели поддерживает диалог и вызов инструментов. Модель принимает и генерирует текст, имеет контекстное окно 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Карточка описывает её как uncensored; это характеристика поведения модели, а не гарантия точности или безопасности ответов. Лицензия — Apache-2.0.

GLM-Z1-9B-0414 — компактная языковая модель семейства GLM-4 от Z.ai с 8,8 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая математические рассуждения, решение задач на логику и код, а также общие запросы. Модель поддерживает интерфейс вызова инструментов и рассчитана на локальное развёртывание в условиях ограниченных ресурсов. Модель обучена на базе серии GLM-Z1 с дополнительной подготовкой для рассуждений; README отмечает применение холодного старта и расширенного обучения с подкреплением на задачах математики, кода и логики. Контекст составляет 32 768 токенов. Указаны китайский и английский языки. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Для длинных входов свыше 8 192 токенов README рекомендует при необходимости включать YaRN; статическое масштабирование может немного ухудшить результаты на коротких текстах. Модель выпущена под лицензией MIT.

TeichAI/LFM2.5-1.2B-Thinking-Pony-Alpha-Distill — дообученная TeichAI текстовая модель на архитектуре LFM2 с плотной причинной языковой моделью Lfm2ForCausalLM. Она основана на LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking и обучена на датасете TeichAI/Pony-Alpha-15k, сформированном на основе раннего чекпойнта Pony Alpha. Модель предназначена для генерации текста с рассуждениями и диалогов; среди заявленных сценариев — программирование, научные задачи и глубокое исследование. Поддерживает контекст до 128 000 токенов, содержит 1,5 млрд параметров и доступна в формате Safetensors. Метаданные отмечают интерфейс для вызова инструментов. Лицензия — Apache 2.0. Это компактная модель для локального развёртывания и задач, где полезны рассуждения и длинный контекст. README приводит рекомендованные параметры генерации: temperature 0,05, top_k 50 и repeat_penalty 1,05. Карточка не сообщает результаты оценивания или подробности о качестве и ограничениях модели; заявленные сценарии следует считать ориентиром, а не гарантией точности.

OpenAi-GPT-oss-36B-BrainStorm20x-uncensored — текстовая генеративная модель DavidAU на базе huizimao/gpt-oss-20b-uncensored-bf16 с добавленным адаптером Brainstorm 20x. Автор заявляет улучшения в общих ответах, нестандартном рассуждении и программировании. Архитектура — GPT-OSS с механизмом Mixture of Experts; карточка указывает 36 млрд параметров после добавления адаптера, тогда как метаданные каталога приводят 2,5 млрд параметров. Модель работает с контекстом до 131 072 токенов и рассчитана на генерацию текста, диалог, решение задач, мозговой штурм и написание кода. Модель ориентирована на пользователей, которым нужны свободная генерация и ответы с меньшим числом отказов, включая творческие и взрослые сценарии. По описанию автора, для получения желаемого уровня откровенности иногда требуются подробные инструкции; качество генерации может быть неровным, а повторные запуски и настройка параметров влияют на результат. Указана лицензия Apache-2.0.

Open-Instruct Human-mix 65B — языковая модель AllenAI на архитектуре LLaMA с 65 млрд параметров, дообученная на смеси созданных людьми наборов инструкций FLAN V2, CoT, Dolly и OpenAssistant 1. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и запросы, включая задачи общего знания, рассуждения, математики и программирования. Модель принимает текст и генерирует текст. Для работы требуется исходная модель LLaMA в формате Hugging Face и применение diff-весов; рекомендуемый формат запросов описан в карточке модели. Контекст составляет 2048 токенов. В метаданных указан английский язык. Карточка приводит результаты оценки на MMLU, GSM, BBH, TyDiQA, Codex-Eval и AlpacaFarm. Использование регулируется лицензией AI-модели из репозитория и исходной лицензией LLaMA; перед применением необходимо учитывать условия обеих лицензий.

QuasarLM — открытая плотная языковая модель семейства Llama от Northwind AI Research для генерации текста и работы в роли чат-ассистента. Разработчики сообщают о дообучении с обновлённой смесью инструкций, расширенной программой проверяемых задач с вознаграждением и улучшенной поддержкой вызова инструментов. Модель предназначена для математических задач, программирования, логических рассуждений и диалогов общего назначения. В карточке приведены результаты внутренних сравнений, включая точность 81,2% на AIME 2026, а также заявлены снижение галлюцинаций и более длинные цепочки рассуждений. Репозиторий содержит веса PyTorch, модель загружается через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Указанные в README длинные рассуждения могут повышать расход токенов; бенчмарки и сравнительные заявления приведены разработчиками и не подтверждают качество на всех пользовательских сценариях.

ZeroXClem/Qwen3-4B-Valiant-Polaris — объединённая методом Model Stock с помощью MergeKit языковая модель на архитектуре Qwen3, разработанная ZeroXClem. В объединении использованы Qwen/Qwen3-4B, Polaris-4B-Preview, Qwen3-4B-ShiningValiant3, Qwen3-4B-Dot-Goat и Qwen3-4B-RP-V3; размер модели — около 3,7 млрд параметров, формат весов — safetensors, лицензия — Apache 2.0 с учётом лицензий базовых моделей. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, решения математических и логических задач, научных вопросов, творческого письма и ролевых сценариев. README также заявляет поддержку агентных сценариев с инструментами; входной модальностью в каталоге указана только текстовая. Контекстное окно составляет 40 960 токенов. В метаданных указан английский язык. Возможные ограничения включают неконтролируемые или недостаточно отфильтрованные ответы, унаследованные от некоторых компонентов слияния, а также риск ошибок и предвзятости; результаты для важных решений следует проверять. Заявления README о превосходстве на бенчмарках не подтверждены приведёнными метаданными.